• 환경영향평가
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• 제29권4호
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• pp.272-285
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• 2020

본 연구에서는 3차원 기상 및 대기질 모델의 입출력 자료를 평가하는 데 필요한 통계 검증지표를 선별하고, 선정된 검증지표의 기준치를 조사하여 그 결과를 요약하였다. 여러 국내외 문헌과 최근 논문 검토를 통해 최종 선정된 통계 검증지표는 MB (Mean Bias), ME (Mean Error), MNB (Mean Normalized Bias Error), MNE (Mean Absolute Gross Error), RMSE (Root Mean Square Error), IOA (Index of Agreement), R (Correlation Coefficient), FE (Fractional Error), FB (Fractional Bias)로 총 9가지이며, 국내외 문헌을 통해 그 기준치를 확인하였다. 그 결과, 기상모델의 경우 대부분 MB와 ME가 주요 지표로 사용되어 왔고, 대기질 모델 결과는 NMB와 NME 지표가 주로 사용되었으며, 그 기준치의 차이를 분석하였다. 아울러 이들 통계 검증지표값을 이용하여 모델 예측 결과를 효과적으로 비교하기 위한 표출 도식으로 축구 도식, 테일러 도식, Q-Q (Quantile-Quantile) 도식의 장단점을 분석하였다. 나아가 본 연구 결과를 기반으로 우리나라의 산악지역의 특수성 등이 잘 고려된 통계 검증지표의 기준치 설정 등의 추가연구가 효과적으로 진행될 수 있기를 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제1권2호
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• pp.119-126
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• 1999

대기 온도, 대기 일사량, 풍속, 대기 수증기압 등의 기상자료, 멀칭재료와 토양의 광학적 특성 및 열적 특성을 입력자료로 하여 토양 표면의 에너지 수지식과 토양 열흐름 방정식을 수치해석하여 멀칭한 토양의 온도를 추정하는 모델을 작성하였으며 또한 실측자료를 이용하여 모델을 검정하였다. 모델에 의한 지온의 추정에 있어서 토양온도의 초기 치는 시작일의 50cm깊이의 실측지온으로 하였으며, 계산은 0시에 시작하여 10분 간격으로 하였다. 모델은 지온의 시간 및 토층에 따른 변화를 잘 묘사하였다. 모델에 의해 추정된 값과 실측치와의 상관관계는 무멀칭의 5 cm 및 l0 cm에서 상관계수(n=720)가 각각 0.961, 0.966이었고, 같은 층위의 종이멀칭에서는 각각 0.969, 0.945이었고, 흑색 폴리에틸렌 필름 멀칭에서의 상관계수는 각각 0.915, 0.938이었다. 모델에 의해 추정된 값들이 실측치$\pm$2.0$^{\circ}$C 범위안에 들어가는 수가 전체 추정치중에서 차지하는 비율은 무멀칭처리의 5 cm 및 10 cm에서 각각 97.4%, 98.5%이었고, 종이 멀칭에서는 각각 95.8%, 97.4%이었으며, 흑색 폴리에틸렌 필름 멀칭에서 70.1%, 92.6%이었다. 이상의 결과에 의하면 멀칭에 따른 지온을 대체로 잘 묘사하는 것으로 판단된다. 다만 야간 지온추정에서 오차가 다소 컸는데 이는 야간의 대기 장파복사의 평가가 어렵기 때문이며 이에 대한 보완이 필요하다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.176-182
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• 2006

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1261-1272
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• 2018

북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제9권1호
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• pp.26-32
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• 1984

원자발전소의 가동에 따른 기체상 방사성물질의 방출로부터 주변주민이 받는 피해는 정상상태와 사고 경우로 나눠서 해석하게 된다. 정상상태 경우 방사성물질의 대기확산 모델은 주로 연평균 통계치를 사용하는 Gaussian식을 채택하나 사고결과 해석시에는 풍향 풍속의 변화를 추적하는 실시간(real time) 확산모델을 이용한다. 본고에서는 고려 원자력발전소의 정상가동에 따른 $1977{\sim}1982$년 6개년에 걸친 주변주민의 피복 선량을 Gaussian 직선제도 모델에 의한 대기확산인자치로 계산하였으며 사고경우에 대해서 요구되는 대상지역 주변의 대기확산계수 특성치를 구하는 간편한 영상처리방식을 실제 실험을 통해 제시하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권7호
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• pp.537-542
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• 2014

GRACE는 2002년 발사된 이래로 지하수, 빙하, 해수면의 변동에 의한 지구의 질량 재배치를 관측해오고 있다. GRACE 관측으로부터 추정된 지구 중력 모델은 기압보정을 거쳐 대기 질량이 제거된 지구 표면과 그 하부의 질량 변화를 나타낸다. 그러나 대기 총 질량은 지표면과 대기 사이의 물 교환에 의해 변한다. 그 결과 GRACE 중력 모델은 구면 조화 함수의 계수 degree 0, order 0 ($C_{00}$)에 해당하는 총 대기 질량 변화에 관련된 중력 스펙트럼을 가져야 한다. 주로 계절적인 시간 척도 안에서 변하는 수증기 때문에 $C_{00}$의 변화(${\delta}C_{00}$)는 특히 해수면의 계절적 변동과 북반구와 남반구 사이의 질량 균형에 매우 중요하다. 이 결과는 ${\delta}C_{00}$가 기후변동과 관련된 대륙 규모의 질량 변화 연구에 꼭 고려되어야 함을 뜻한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.273-273
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• 2022

혼합층(Mixed layer)은 온도가 일정한 수심층으로, 해수표면에 작용하는 바람의 영향으로 인하여 해수가 위아래로 섞여 형성된다. 이러한 혼합층은 영양염의 순환과 산소의 공급 등과 함께 일차생산량을 결정하는 중요한 요인이 될 수 있으며 혼합층 두께의 변동은 양식 산업에 영향을 미칠 수 있다. 최근에는 기후변화로 인한 해수면 상승 및 해수온 상승 등이 지속되고 있으며, 이러한 현상은 해양생태계의 변화를 초래하여 수산업의 피해를 유발할 수 있다(강원연구원, 2017). 이에 국립수산과학원, 기상청, 국립해양조사원 등 유관기관에서는 정선해양 수온 관측 및 해수순환모델을 이용하여 혼합층의 분석을 수행하고 있으나 격자 구축 및 초기·경계장 설정의 한계가 존재하여 정밀하고 정확한 혼합층 분석에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 비정형격자를 사용하여 격자 구축에 제약이 없는 SCHISM (Semi-implicit Cross-scale Hydroscience Integrated System Model)을 이용하여 우리나라 연안해역의 계절변화 및 기후변동성에 따른 혼합층 두께의 변화를 검토하고자 한다. 연구대상지는 서해·동해·남해를 포함한 우리나라 전체 연안 해역(위도: 32°N ~ 39°N, 경도: 124°E ~ 132°E)으로 선정하였으며, 격자크기 100 ~ 3,000 m인 삼각격자로 격자를 구축하였다. 혼합층을 분석하기 위하여 수직격자 층은 50층으로 SZ(Sigma Z coordinate system)좌표계를 사용하였다. 초기·경계장은 FES(Finite Element Solution)2014, HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model) 및 대기모델 결과를 이용하여 설정하였다. 수치모형 검증을 위하여 수온관측소에서 수심별 측정한 수온 값과 SCHISM 결과 값을 비교하였고, 상대오차가 약 10% 이내로 나타나 모형의 정확도를 확인하였다. 최종적으로 해수면 상승 및 해수온 상승 시나리오를 고려하여 계절별 연안해역의 혼합층 두께의 변화 양상에 대하여 검토하였다. 향후에는 보다 정밀한 대기모델과의 혼합모형 구축 및 다양한 수심 별 관측자료를 활용한다면 실무에서 적용 가능한 혼합층 분석 및 수산업 피해 발생 지역에 대한 피해저감 대책 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2022

해상교통관제사는 항로폭이 협소한 항만에서 선박 충돌사고 예방을 위해 one-way로 항해하도록 선박의 입·출항 대기 지시를 한다. 현재 해상교통관제사의 입·출항대기 지시는 과학적이고 통계적인 데이터를 기반으로 하지 않고 해상교통관제사의 개인 역량에 따라 편차가 크다. 이에 따라 본 연구에서는 항만에서의 선박 입·출항 대기 지시를 위한 정확한 이동 시간을 예측하기 위해 선박 및 기상 데이터를 수집하여 1d-합성곱신경망 모델을 구축하였다. 제안한 모델이 다른 앙상블 기계학습 모델보다 4.5% 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 다양한 상황에서도 선박 입·출항 소요시간 예측이 가능하여 해상교통관제사는 선박에게 정확한 정보 제공 및 대기지시 판단에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.559-569
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• 2008

세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.763-774
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• 2020

수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms^-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.